tensorflow版本过高

如果你的Tensorflow版本过高，可能会导致一些功能实现时报错。你可以通过以下步骤来查看和降低Tensorflow的版本：
1. 启动Anaconda Prompt。
2. 输入以下指令来查看Tensorflow的版本：

import tensorflow as tf
tf.__version__

3. 如果需要降低Tensorflow的版本，可以按以下步骤操作：
a. 输入命令`pip uninstall tensorflow`来卸载当前版本的Tensorflow（请确保在卸载之后关闭当前的指令窗口和退出Python环境）。
b. 找到相应的文件夹，删除与该版本的Tensorflow相关的文件，以彻底卸载该版本。
c. 输入命令`pip install tensorflow==1.7.0`来安装你需要的Tensorflow版本（例如1.7.0）。

如果在执行以上操作时遇到问题，可以尝试以下解决方案：
- 对于问题1和问题2，可能是因为NumPy版本过高（高于1.17）。你可以尝试通过命令`pip install numpy==1.16.0`来安装较低版本的NumPy。
- 如果你遇到类似于`RuntimeError: The current Numpy installation...`的错误，请参考引用中提供的链接，查看相关问题的解决方案。

希望以上信息能够帮助到你解决Tensorflow版本过高的问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [卸载高版本TensorFlow，安装低版本](https://blog.csdn.net/FunORAMA/article/details/84996843)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [Tensorflow报错系列——numpy版本过高](https://blog.csdn.net/wzyaiwl/article/details/109582350)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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